[发明专利]一种提升低成本MEMS阵列式传感器环境鲁棒性的控制方法在审

专利信息
申请号: 202011303296.6 申请日: 2020-11-19
公开(公告)号: CN112596383A 公开(公告)日: 2021-04-02
发明(设计)人: 申强;李佳宇;常洪龙;杨登锋;苑伟政 申请(专利权)人: 西北工业大学
主分类号: G05B13/04 分类号: G05B13/04
代理公司: 西北工业大学专利中心 61204 代理人: 吕湘连
地址: 710072 *** 国省代码: 陕西;61
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摘要:
搜索关键词: 一种 提升 低成本 mems 阵列 传感器 环境 鲁棒性 控制 方法
【权利要求书】:

1.一种提升低成本MEMS阵列式传感器环境鲁棒性的控制方法,其特征子啊与,包括如下步骤:

步骤一:用离散时间系统状态方程描述各传感器节点信号,构建描述目标真实运动情况的状态模型和带有未知扰动的各传感器节点量测模型,从而准确描述在外界干扰下各传感器节点的量测信息;

步骤二:根据各传感器节点的量测模型建立相应的完备对数似然函数(LLF),在EM算法的E步,设计卡尔曼平滑器,利用各传感器节点的量测数据和未知扰动参数估计值计算得到各传感器节点的局部状态估计,其中未知扰动参数估计值在M步通过期望最大化算法进行计算及更新迭代;

步骤三:第i(i=1…N)个传感器的局部状态估计信息仅与第(i-1)、(i+1)个传感器的状态估计进行差值比较,N为传感器阵列中的传感器个数;根据第i个传感器传感器节点与第(i-1)、(i+1)个传感器节点的状态估计的差值对权系数进行自适应选择,通过自适应权系数设计共识滤波器,对第i个传感器的状态估计进行更新,使各MEMS传感器节点的局部状态估计达到近似一致;

步骤四:利用各传感器节点更新后的局部状态估计,在EM算法中的M步通过对完备对数似然函数期望最大化,完成对未知扰动的估计,用各传感器的量测数据减未知扰动估计得到真实数据的最优估计。

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